Экспресс-оценки

Все созданные  к настоящему времени негосударственные  БКИ нуждаются в методах оценки кредитных рисков на основе ограниченной информации о клиенте, поскольку информации, необходимой для достоверной оценки кредитоспособности клиента, практически всегда мало. Кроме недостатка информации о заемщике, существует еще одна трудность - обеспечение достоверности данных о клиенте. В дальнейшем, после накопления в БКИ достаточной информации о клиентах, последним можно будет присваивать соответствующие рейтинги. Поэтому руководители БКИ заявляют об острой необходимости разработки для БКИ соответствующего программного обеспечения по оценке и прогнозу кредитных рисков [1 - 3].

В этих условиях наиболее перспективным методом  оценки дефолтов клиентов является скоринг.

К сожалению, отсутствие в ряде случаев достаточного объема данных о клиенте тормозит более широкое внедрение скоринга. Соответственно встает вопрос об использовании всех имеющихся сведений о клиенте. Это значит, что, кроме ограниченных данных о том, что клиент брал и всегда вовремя возвращал кредиты, существует много качественной и до настоящего времени не используемой информации о нем, например информации в виде индикаторов дефолта клиента.

 

Исходя из вышесказанного в данной статье рассматривается  вопрос комплексирования качественной (экспертной) и количественной (экспериментальной) информации о клиенте для повышения точности оценки вероятности дефолта этого клиента.

 

 

ГЛАВА 2. Методы оценки финансовых рисков

2.1. Комплексные методы оценки финансовых рисков

 

Проблема создания в российских банках систем кредитного скоринга обсуждается уже давно, а в связи с появлением стандартов Базеля II этот вопрос приобрел особую актуальность. Заметим, что под кредитным скорингом здесь понимается присвоение каждому заемщику (клиенту) кредитного рейтинга в виде вероятности его дефолта в зависимости от характеристик и состояния этого заемщика (клиента).

Рассмотрим  теперь теоретическую возможность  комплексирования различных вероятностных  оценок.

Задача комплексирования нескольких оценок вероятностей появления  события Q, обозначенных здесь как qi (i = 1,2, ..., k), состоит в определении вероятности события Q как функции от нескольких его предыдущих оценок:

 

Q = (q1, q2, ..., qk).

 

В зависимости  от имеющейся информации о дисперсиях оценок возможны и различные методы их комплексирования. Рассмотрим здесь линейный метод комплексирования для случая, когда оценки qi (i = 1, 2, ..., k) являются несмещенными и с известными дисперсиями D1, D2, ..., Dk. В качестве оценочной функции применим линейную комбинацию:

 

Q = (SUM)aiqi,

 

где (SUM) - сумма  от i = 1 до i = k.

Если коэффициенты ai в сумме составляют 1, то комплексная  оценка Q будет несмещенная. Значения коэффициентов аi, обеспечивающих минимум  дисперсии D для оценки Q, можно найти  по выражению:

 

ai = 1/Di[(SUM)1/Di],

 

где (SUM), как  и выше, - сумма от i = 1 до i = k.

Окончательное выражение для комплексирования оценок имеет вид:

 

Q = (SUM)qi / Di [(SUM)(1/Di)],

 

где (SUM) - сумма  от i = 1 до i = k. Дисперсия комплексной  оценки находится по выражению:

 

D = 1/[(SUM)(1/Di)],

 

где (SUM) - по-прежнему сумма от i = 1 до i = k.

В случае комплексирования двух оценок, что имеет место в  данной статье, выражение для комплексирования оценки х с дисперсией D  с оценкой  у и

                                                  x

дисперсией D имеет вид:

            y

 

     (2)

    Q    = xD  / (D  + D ) + yD (D  + D ).

             y     x    y      x  x    y

 

Дисперсия этой оценки:

 

     (2)

    D    = D D  / (D  + D ).

            x y     x    y

 

 

2.2. Практические примеры математических,

индикаторных и комплексных оценок финансовых рисков

 

Рассмотрим  процессы получения практических оценок для трех наиболее важных групп клиентов: физические лица (население), субъекты предпринимательской деятельности и банки [4].

 

1. Физические  лица

 

При работе с физическими лицами существует целый ряд банковских рисков, в том числе кредитный, депозитный, ликвидности, рыночный риски и общий риск, порождаемый природными, криминальными и другими факторами. Рассмотрим наиболее распространенный для физических лиц депозитный риск (ДР).

Специалисты оценивают  риски по их индикаторам с использованием следующей шкалы значимости (опасности), уже приведенной нами выше: "очень  высокая", "высокая", "средняя", "низкая", "случайная". Эта  шкала значимости индикаторов хорошо укладывается в шкалу вероятностей, имеющую размерность от 0 до 1. Поэтому приведенную качественную шкалу опасности индикаторов риска можно перевести в шкалу вероятностей, то есть "оцифровать" эти индикаторы риска следующим образом: "очень высокая" - когда вероятность события Q = 0,8; "высокая" - при Q = 0,7; "средняя" - при Q = 0,5; "низкая" - при Q = 0,3; "случайная" - при Q = 0,1. С использованием этих обозначений рассмотрим индикаторы ДР для физических лиц [4].

Индикаторы  в социально-политической области:

а) резкая смена социального статуса как в сторону повышения, так и в сторону понижения - ДР "высокий", Q = 0,7;

б) смена социальной ориентации - ДР "высокий", Q = 0,7;

в) резкое усиление или снижение реально проявляемой  политической активности - ДР "низкий", Q = 0,3;

г) смена места  работы с изменением социального  статуса - ДР "средний", Q = 0,5;

д) изменение  социального положения в связи  с браком, наследством, нашедшимися  родственниками и др. - ДР "средний", Q = 0,5.

Индикаторы  в области занятости, доходов, имущества:

а) переход (перевод) на менее стабильный статус занятости (например, конкурсное избрание, контракт, сезонный контракт, почасовая занятость) - ДР "очень высокий", Q = 0,8;

б) изменение  статуса места работы, формы собственности  организации - ДР "высокий", Q = 0,7;

в) активизация  отраслевых, региональных рисков, рисков операционного цикла в сфере  занятости - ДР "высокий", Q = 0,7;

г) крупные приобретения, продажи имущества - ДР "средний", Q = 0,5;

д) смена квартиры, места проживания - ДР "высокий", Q = 0,7;

е) кражи, ограбления - ДР "средний", Q = 0,5.

Индикаторы  окружения, семьи, кланов:

а) активизация  в регионе проживания группировок, криминала, сект (риск вовлечения членов семьи, их похищения и др.) - ДР "высокий", Q = 0,7;

б) появление  новых родственников (браки), принадлежащих к народностям со специфическими общественными отношениями, иерархиями (кланы, тейпы, племена и др.), моралью, правилами поведения, отношением к обязательствам, понятиями чести и др. - ДР "средний - низкий", Q = 0,4;

в) политические, социальные, национальные, религиозные, возможно природные или техногенные факторы, изменяющие у отдельных народностей семейные и/или финансовые отношения - ДР "средний - низкий", Q - 0,4;

г) резкие изменения  в семейном положении и окружении  клиентов - ДР "низкий", Q = 0,8;

д) "критические" семейные состояния (холостяки, разведенные) - ДР "очень высокий", Q = 0,8.

Индикаторы  физического состояния, здоровья:

а) достижение "критических" возрастов - ДР "очень высокий", Q = 0,8;

б) заболевания, в том числе ближних родственников, - ДР "высокий", Q = 0,7;

в) ухудшение  экологической обстановки региона  работы или проживания, опасность  эпидемий и др. - ДР "высокий", Q = 0,7;

г) туристические  поездки в страны с большими рисками  заболеваний, особенно малоизученных, - ДР "низкий - средний", Q = 0,4.

Количественную  оценку ДР начнем с оценки математической. Кстати, напомним, что математическая оценка при любой исходной информации и даже при ее отсутствии существует всегда. Примем для определенности, что мы имеем по конкретному депозиту один положительный и один негативный факт. Тогда Qм = 0,666 и дисперсия этой оценки Dм = 0,056.

Перейдем теперь к количественной оценке события Q по вышеизложенным индикаторам этого  негативного явления, то есть к оценке ДР. Выпишем для этого оценки опасности 16 из имеющихся индикаторов ДР для физических лиц: 0,7; 0,7; 0,3; 0,5; 0,5; 0,8; 0,7; 0,7; 0,5; 0,7; 0,5; 0,7; 0,4; 0,4; 0,8; 0,8. "Вес", или значимость, каждого индикатора определить очень трудно, а на стадии априорной оценки практически невозможно. Поэтому логично присвоить всем индикаторам одинаковый "вес", равный 1/16 = 0,063, где 16 - это количество учитываемых индикаторов.

    Теперь  можно  получить  вероятности   каждого  индикатора   для

реализации  события Q, или ДР. Произведя вычисления, получим    ряд

указанных вероятностей: 0,044; 0,044; 0,019; 0,032;  0,032;  0,05;

0,044; 0,044; 0,032; 0,044; 0,032;  0,044;  0,025;  0,025;  0,019;

0,05. Суммируя  эти вероятности, получим оценку  вероятности события

Q , или  вероятность   ДР,  под воздействием   всех  рассмотренных

 и                         (16)

индикаторов. Получим, что Q     = 0,577 и  дисперсия  этой  оценки

(16)                      и

D     = 0,0135.

 и

    Комплексную  оценку ДР найдем по вышеприведенным  выражениям для

Случая объединения  двух оценок: Q  = 0,589 и D  = 0,014.

                                 k            k

Полученная  оценка ДР является максимальной, так  как здесь искусственно учтено воздействие  на ДР всех возможных индикаторов, что  в реальной действительности маловероятно. Поэтому при использовании комплексного метода для оценки ДР в конкретных ситуациях индикаторов будет меньше и оценки ДР будут ниже. Так, например, при наличии четырех обнаруженных индикаторов (0,3; 0,5; 0,7; 0,4) оценки ДР примут значения:

(4)           (4)

Q   = 0,475 и  D   = 0,042; Q  = 0,562 и D  = 0,020.

 и             и            k            k

 

2. Субъекты предпринимательской  деятельности

 

Ввиду большого количества возможных рисков у этой группы, как и у предыдущей, рассмотрим для нее только кредитные риски (КР). Градации опасности индикаторов КР те же, что и выше. Кроме того, как и для физических лиц, рассчитаем КР по пяти обнаруженным индикаторам (0,7; 0,7; 0,8; 0,5; 0,6), что более реально, чем расчет по всем возможным индикаторам. Информационная область:

а) неполная относительно стандартных требований информация - КР "очень высокий", Q = 0,8;

б) несоблюдение сроков представления информации - КР "очень высокий", Q = 0,8;

в) неполная информация, примитивные носители - КР "очень  высокий", Q = 0,8;

г) ошибки арифметические, логические, орфографические - КР "высокий", Q = 0,7;

д) неточность информации при сравнении с прошлыми данными, а также по параллельным и альтернативным источникам - КР "высокий", Q = 0,7.

Финансовая  область:

а) резкие скачки цен на продукцию предприятия, отрасли, смежных или альтернативных производств - КР "высокий", Q = 0,7;

б) рост прямых и косвенных расходов - КР "высокий", Q - 0,7;

в) снижение прибыли, в том числе незапланированное, сезонное - КР "высокий", Q = 0,7;

г) неплатежи - дебиторская, кредиторская задолженность - КР "высокий", Q = 0,7;

д) недостаточное  финансирование простого воспроизводства, в том числе задолженность  по зарплате, - КР "высокий", Q = 0,7;

е) снижение или  прекращение выплат дивидендов - КР "очень высокий", Q = 0,8;

ж) увеличение в  доходах предприятия доли операций высокого риска (венчурные, спекулятивные, инновационные) - КР "высокий", Q = 0,7.

Рыночная область:

а) снижение объемов  продаж продукции фирмы - КР "высокий", Q = 0,7;

б) резкое сокращение или расширение ассортимента продукции фирмы - КР "высокий", Q = 0,7;

в) выход на рынок  с абсолютно новыми видами продукции - КР "высокий", Q = 0,7;

г) уход с отдельных  сегментов рынка - КР "высокий", Q = 0,7;

д) разрыв контактов  с постоянными клиентами (особенно крупными), поставщиками, покупателями - КР "высокий", Q = 0,7.

Организационная и экономическая области:

а) уклонение  от контактов руководителей и  ответственных сотрудников фирмы - КР "очень высокий", Q = 0,8;

б) частая смена  юридического адреса фирмы - КР "средний", Q = 0,5;

в) основная деятельность фирмы вне региона регистрации  или региона обслуживающего банка - КР "высокий", Q = 0,7;

г) частое рассмотрение дел и конфликтов фирмы в суде, арбитраже - КР "средний", Q = 0,5;

д) ужесточение  экологического законодательства в регионе работы фирмы - КР "очень высокий", Q = 0,8.

На первом этапе  получаем математическую оценку КР для  конкретного заемщика. Примем для  этого заемщика, что он один раз  брал кредит и полностью и своевременно его вернул. Используя известные  математические методы, получим, что для этого случая математическая оценка КР составит: Qм = 0,5 и ее дисперсия Dм = 0,083.